Das Hochschulforum Digitalisierung (HFD) hat ein Paper zur Diskussion über Bias-Sensibilität im Umgang mit KI veröffentlicht. Die Autorinnen Johanna Leifeld und Sarah Becker geben dazu einige Empfehlungen, denn bisher bleibt diese Diskussion ihrer Meinung nach zurück hinter dem Diskurs über generative KI und Prüfungsbetrug, Kontrolle und Effizienz.

„Zahlreiche Studien zeigen, dass KI-Systeme systematische Verzerrungen aufweisen können – etwa entlang von Geschlecht, Herkunft, Sprache oder sozialem Status. Solche Bias-Effekte sind dabei kein rein technisches Problem fehlerhafter Algorithmen, sie sind Ausdruck gesellschaftlicher Ungleichheiten, die in Daten, Modellen, Entwicklungs- und Nutzungskontexten eingeschrieben sind“, heißt es in dem Diskussionspapier.

Das ZWM bietet am 10. September ein vierstündiges Kompakt-Webinar "Künstliche Intelligenz und Bias" an. Dabei beschäftigen sich die TeilnehmerInnen eingehender mit den zugrunde liegenden Funktionsprinzipien künstlicher Intelligenz, erproben in Hands-on-Übungen ausgewählte KI-Tools anhand von Fallbeispielen auf systematische Verzerrungen und analysieren die Ergebnisse. Darüber hinaus erlernen sie Prompting-Strategien, mittels derer sich die Effekte inhärenter Biases abmildern lassen.

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Zum HFD-Diskussionspapier "On how to bring up baby robots"